王淮：只有两扇通往AI未来的门，一扇在美国一扇在中国丨2025尾声

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作者：王淮

王淮身上始终带着一种工程师式的理性与警觉。

十年前，作为 Facebook 早期最具影响力的华人工程师之一，当他在畅销书《打造 Facebook》里拆解硅谷方法论时，AI 还是一个被大多数人视为“疯子”才会谈论的科幻词汇。而今天，带着份技术派的浪漫情怀，他将莎士比亚那句著名的追问化作时代的拷问：“To be or not to be: in the AI dominated future”。

身处所谓“AI 时代”的十字路口，每一个人都有做出自己选择的权利。而作为站在最前线的 VC 投资人，王淮没有直接化身摇旗呐喊的布道者，而将自己与线性资本作为亲历剧烈重构的实验田。他要求团队中的所有人要使用中美两国最好的AI模型，并全额报销。不是为了福利，而是为了在“生存训练”中保持呼吸。他让大家凡遇新问题都问一问：“AI 能不能帮我们做？我能不能在 AI 帮助下完成？”这从根本上改变了一家 VC 的 workflow。

“不拥抱 AI 就会死。”2014 年，他以“线性”为其投资事业命名，在今天 AI 的非线性加速度面前，他成了那个带头打破惯性的人。而这一切都指向王淮内心的危机感与兴奋感。

在AI重塑一切的进程中，过去十年这代投资人所笃信的经验、方法论甚至审美，正面临着被彻底清算的可能。对包括王淮在内的很多投资人而言，这不再是一场关于“回报率”的博弈，而是一场关于“入场券”的争夺——如果不能在第一时间成为 AI 的“原住民”并引领时代的走向，那么无论过去如何，都可能在瞬息之间沦为新时代的“数字难民”。

而把这种视角放得更大些，当 AI 开始接管逻辑、替代创意、甚至试图模拟情感时，人类这一物种作为“万物之灵”的优越感也正被层层剥落。我们正集体站在一个巨大的虚无面前：如果思考可以被计算，如果判断可以被预测，那么属于人的那部分价值，究竟该退守到哪里？

这一篇「2025 尾声」是线性资本创始人兼 CEO 王淮的回答，发布在 2025 年的最后一天。也顺祝每一位「暗涌Waves」的读者，新年快乐！

“含华量 50%”美国与“含华量 100%”中国的竞争

我们十年前就在提 AI 了，那个时候如果你说 AI 会成为未来垄断性的核心力量，大家都会觉得你疯了，因为不管从技术还是商业上，都没有办法真正证明这一点。

但今天，无论你信与不信 AI，它确实关系到我们未来个体和种族的生存。这个世界变化的速度，总是超出最乐观者的预期。

我是工程师背景出身，博士就在学机器学习。但这新一波AI能力的体现，从 ChatGPT 3.5 落地到现在，它的能力上限也一直在刷新我的期待。令人震撼的点，有时候并不是速度本身，而是加速度。

我相信，在 AI 这个超级能量面前，上帝只开了两扇门在人间，一扇在美国，一扇在中国。

第一扇门在美国。我必须承认美国人在这块的开拓精神，有时候很野蛮，但的确能做到 0 到 1。他们有些天马行空的想法，敢想无人敢想之事，敢做无人敢做之尝试。有时候这种气质可能让人不舒服，但你不能否认它的有效性。

第二扇门在中国。中国人有自己独特的优势——我们从 1 到 100 的规模化能力，在全世界都难觅对手。中国人有耐心，有强愿景，更重要的是，我们有一种“把事情做到极致”的执着。中国人历史上非常有开拓精神，但开拓到一定之后，我们就满足于大中华，就不愿意出去了——当然这对当时其他地区是好事。

但现在，时代变了。

这两扇门，在我看来是未来的生存之门。这两扇门要怎么选？作为个体，可能只能选一扇门深入；但作为组织或者像我们这样的机构，你必须同时理解两扇门后的规则。

正因为如此，我们在线性内部做了一件事：要求所有我们的团队订阅并使用中美最好的 AI 模型，公司全额报销。这笔钱可能没多少，也不算什么福利，但却是AI时代的生存训练。

让员工同时用上 ChatGPT、Gemini、Claude，也用上 DeepSeek、Kimi 等等，会发现一个有趣的现象：美国模型在数据开放度、创意发散上确实占优，但常常陷入某些层面的“自我阉割”；中国模型在 DEI 等这些层面其实要更开放。所以取决于你要干什么，如果你想要一个相对完整的视角，中美最好的模型都应该参考。

AI 时代，你用谁的模型，决定了你看世界的角度，单一视角是致命的。

在商言商，我们本身没有投基础大模型，最主要的原因是我们作为一个早期基金，这点钱投进去之后很多时候就跟打水漂一样，到最后所带来的名声可能挺好，回报不一定有那么大。中国最好的基础大模型走了另外一条更具成本效益的普惠 AI 路线。在这个观点上，我已经做好犯错的准备了，如果真的被打脸了，我反而会高兴。

在中美 AI 竞争过程中，一个长期被忽视的变量正在浮现，我参照喝酒的酒精度数把它称为 CBV ——“含华量”（Chinese by volume）。我做过一些数据调研，可能不一定精确。美国顶尖 AI 研究员中，华人比例接近 50%；在 OpenAI，AI 研究员中华人占比也很高。这意味着，当前的 AI 竞赛在人才层面，本质上是“含华量50%”的美国与“含华量 100%”的中国之间的竞争。我十几年前在 Facebook 做工程师的时候，其实也有类似的情况，但当年是 25% vs 100%。

而这背后的逻辑基础，是人才与工程化能力的现实分布。AI 的背后是数学和工程，是枯燥的矩阵运算与参数调试。而中国人在这两件事上，有独特的耐心、纪律与规模优势。

我有个半开玩笑的说法：AI 模型的竞争，是在美国的中国人和在中国的中国人之间的竞争。但这里面有个关键区别是，美国的华人顶尖人才在创新突破上很强，而中国本土的人才在工程化、规模化、持续优化上可能更有优势。这是两种不同的能力，在未来都会至关重要。

谈谈我对未来的看法，说太远没有意义，只能说在我们有生之年。我有一个可能听起来残酷但我坚信的判断：在未来 1-3 个十年里，AI 是一定能够实现它的主导地位；到 2030 年，30% 的现有人类工作会被 AI 替代；2040 年再替代 40%；到 2050 年，人类现有的工作体系将基本重构，基本就没人类什么事了。

很多人觉得这个时间表太激进了。但说实话，我这里可能还保守了。为什么？因为这里面很重要的是加速的概念，还有一个范式转换或范式跃迁。我们很难用线性的逻辑去理解这种变化——虽然我们机构叫线性，但我们一直鼓励非线性思维去理解这种变化。

让我举个通俗的例子：移动电话从 20 世纪 80 年代投入商用，到 90 年代初普及率仍不足 1%。但到 2000 年，普及率已开始跃升。而如今，全球除部分偏远地带外，移动电话普及率已超过 100%。AI 的渗透曲线只会比这个更陡——陡峭十倍，甚至一百倍。

当然，最让人不安的不是替代的速度，而是替代的逻辑。很多人以为自己的工作充满创造性，是独一无二的，但实际上可能并不是，或者说大部分都不是。但残酷的真相可能是：你的“灵光一现”，在人类历史长河中，可能已经出现过很多次了。

而 AI 的强大，在于能够学习 100 年前、200 年前，在数学界、物理界、化学界等等任何领域，某个人在某个地方记录下来的类似的“灵光一现”，并最终把这种“灵光一现”传递到你的内容里。

当创意变成可规模化生产的“商品”，我们的价值锚点在哪里？我不是在宣扬悲观主义。恰恰相反，我认为这给了我们一个重新思考“人的价值”的机会。如果重复性的创意工作可以被替代，那么什么才是真正属于人类的、不可替代的价值？

当然，大家都知道，现在大模型都有个毛病——会“一本正经地胡说八道”。这是概率模型的原罪——下一个 Token 的选择，往往是基于极微小的概率差异。最好的答案和第二好、第三好的答案，可能只差 0.0001% 的概率。

但我认为实际上在很大程度上，AI 已经在“分我们的饭吃了”。这种不完美，揭示了一个更残酷的真相：AI 不需要成为超人，不需要每门课都考 100 分才能取代你，它只需要在综合维度上超过对你这个岗位的预期就够了。 

很多人还在等待 AGI（通用人工智能）或 ASI（超级人工智能）的终极形态，不相信那一天很快会到来。我依然觉得绝大多数人的工作会被代替，所以我们在内部提了一个概念，就是“万物皆可人工智能”，这不是口号，而是我们的日常行为准则。就是当你碰上一个新问题的时候，先无脑地去想“AI 能不能帮我们做？我能不能在 AI 帮助下完成？”，这完全改变了我们的 workflow。

这听起来简单，但实践起来极其困难。因为对于我们大部分人来说，过去二三十年形成的所有经验、直觉、工作流，都建立在“Pre-AI 时代”的惯性逻辑上。能否进入下一个时代，取决于你能否亲手打破这些惯性，把 AI 置于一切思考的前提。

我每天有大量的阅读需求。现在，我会先用 Notebook LM 帮我消化书籍、生成播客稿件。我每天早上上班、晚上回家都要走两三公里，这段时间就特别适合听这些 AI 生成的播客。人工智能不一定让我对问题理解得更深，但能让我的效率大大提升，然后我再决定哪些内容值得深度阅读。现在看一篇新内容，如果没有 AI 的帮助，不是说你读得不好，而是你达到同样理解水平所需的时间，会比别人多得多。在这个速度决定一切的时代，效率差距就是生死差距。

这甚至带来了一种新型“社会筛选”：以前我们可能关注一个人的价值观、职业背景，现在可能还要看他如何使用 AI、如何看待 AI。我们提出来一个比较直接的观点，就是“不拥抱AI就会死”——这个死亡不是说物理意义上的死亡，而是你的竞争力、你存在的价值的消亡。

在我看来，无论在那一代有多聪明，如果不能够学习、认知到 AI-lize everything、AI first 的这些人，都将被淘汰。很多知名的成功企业家、投资人，保持现状你们的生活可能不会有问题。但如果想在新时代继续成功，必须成为“AI-first”的人，并与更多年轻一代合作，理解这些年轻人的做法和思维方式。

一个旧时代的落幕跟新时代的崛起，它是一个长尾，并不是一夜之间发生变化的。如果不能拥抱这些新变化，你不是输给机器，是输给会用机器的人。

很多人问我：中国现在 AI 领域这么火，投融资这么热，是不是泡沫？

我七八年前也回答过这个问题，我的回答是：泡沫有两种，一种是肥皂泡，破了就没了，留下一地水雾，什么也不剩下；另一种是啤酒泡，有啤酒泡的啤酒比没有啤酒泡的啤酒喝起来要舒服多了，泡沫下面是实实在在的醇香啤酒。

在算力战场上，英伟达仍然是无可争议的王者。黄仁勋不仅是个伟大的工程师，更是个伟大的销售——他知道在对的时间说对的话、做对的事。在我看来，英伟达的最大压力，是中国在算力上面的崛起，但这还需要时间。

也许AI现在是有泡沫，但我们还是相信在很多领域可能是啤酒泡。比如在机器人具身领域，这块的“ChatGPT 3.5”的时代还没有到来，到来后我认为这可能是工业革命以来最大的一次革命了，那时美国的焦虑又会高一个台阶的。所以虽然我们也一直觉得有泡沫，但还是义无反顾地放了不少钱。

做科技投资，你必须要尊重现有的状态，又能够帮他们考虑未来。等到事情真落地的时候，它的应用才会呈现一个巨大的J型曲线。所以早期的时候，要求投资人能够保持平稳心态。不管短期的市场如何纷纷扰扰，但长期看这个方向是物理世界数字化的必然路径。

当 ChatGPT 3.5 级别的能力注入机器人，那将是工业革命以来最大的一次变革——因为它不再只处理数字信号，而是直接操纵原子。

未来的工厂会是什么样子？我可以描述一个场景：工厂里有各种各样的机器人，它们的基础架构相同，但末端执行器可以快速更换。他们之间能交互，这种交互有可能是我们理解的语言，也可以不需要是我们理解的语言，只要给他们一个明确目标就能自主运行。哪台机器扮演什么样子的角色，主要在于重构感知模块。今天这些机器人在生产手机，明天可能转产无人机——只需云端下发新模型、调整末端，整个转换过程可能只要几分钟。

如何更高效、低成本地实现这样的畅想，我觉得在中国也只有两个地方：一个是长三角，一个是珠三角。这背后，是中国这些区域电动车供应链的溢出效应。机器人的未来，本质上是中国电动车产业链的二次爆发。这些供应链与汽车，尤其是电动车的供应链高度重合。某种意义上，机器人的未来就是 EV 供应链的延伸。

近几年，中国在消费电子领域的崛起也有目共睹。过去中国给全世界生产或代工了太多的电子设备，造就了在这块强大的供应链能力，过程中也培养了很多不仅仅只会搞技术、产品、供应链的人才，越来越多的企业懂得怎么去做分销、营销。

这种能力的进化，正在催生一批新的创业者。他们不只懂技术，更懂人心。所以我们认为，未来在这块会有非常多既懂得如何做好一个产品，也懂如何卖好一个产品的企业家。当 AI 算法能真正理解情绪，并且被巧妙地装进一个你爱不释手的硬件里，事情就变了。它不再是个工具，它会成为你情感的一部分——你会想用它，你会依赖它。这是消费电子下一个十年的胜负手：谁能做出让人“想要”，而不只是“需要”的产品。

人类正在变得越来越孤独，而你正在创造价值。

我们也非常关注，AI 对于从科学发现到商业化过程的加速，新材料、化学、生物医药等，这些都是重要方向。今天不管在观念上，还在组织架构上，很多时候科研跟产业有时候是一体的。在我看来，将来IPO跟诺贝尔奖很有可能是属于同一家公司的人。这个我觉得以往是很难想象的，但未来完全有可能。

在这种情况下，我们的确希望不仅中国的企业受益，全世界都能够因科技受益。因为科学本身真的不应该有国界在背后的，但商业化是要有国界的。这也回到了线性一直以来的愿景：“Frontier Tech, Frontier Productivity, Frontier Lifestyle - All for a Better Society”。

最后，我想简单谈谈地缘政治。我参考过一些研究历史大周期的学者。历史上，全球主导国更替的周期大约是 150 年。葡萄牙、西班牙、荷兰、英国、美国——每个主导者大约引领 150 年左右。美国从二战获得全球领导力算起，至今已近 80 年。按此推算，未来30-70 年可能是权力转移的窗口期。

但这不会是一场闪电战，而是一场“太极拳”。美国人擅长西部牛仔式的对决——明枪明刀，正面交锋；而中国正在用“敌进我退、敌退我进”的策略，打太极拳，借力、消力把对抗拉长为一场持久博弈。

我们的投资策略也发生了些许变化：以前我们主要投中国本土项目，现在也更多关注那些能整合全球资源、特别是能用好中国供应链的海外团队。

全球化没有死，只是在重构。未来 10 年，唯有理解、重视并抓住 AI 发展与地缘政治变革带来的全球化的新机遇，方能创造巨大价值。

在这个 AI 与地缘政治双重震荡的时代，生存本身就是最深刻的创新。我们不再追求“预测未来”——那太傲慢了，但即使如此，我们也希望所有人能受益。我们学会的是在不确定性中持续适应，be adapative!

我还想分享我们在线性资本寻找创始人的新标准。过去几年，我们发现优秀的创始人需要具备一种特质：“健康的偏执”。他们真的相信可以改变世界，但愿意从改变自己开始。在顺境中他们保持警惕，在逆境中他们保持乐观。

我见过太多创始人想要改变世界，却不愿改变自己。而真正能成事的，永远是那些先改变自己，再影响他人的人。

我们这一代科技投资人是幸运的——我们见证了美国的技术创新，也亲历了中国的规模化崛起。我们尊重美国，但我们又是中国人。这种身份有时会让人感到撕裂，但我们努力在两个世界之间搭建桥梁。

一个有意思的现象是，今年有更多企业家、创业者、年轻人重新回到市场，也有更多人才从美国回来。但我也不得不说：好赚的钱没了，难赚的钱才是英雄们的战场。在这个时代，重要的是你是否已经出发，是否已经把自己过往的惯性打破，是否已经准备好面对一个完全不同的未来。

AI 不是终点，而是新的起点。在这个起点上，适应者生存，进化者领先。

排版｜姚楠

图片来源｜Unsplash

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